YOLOv8与YOLO11自定义数据集迁移学习效果对比

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 数据集说明 数据集来自工业相机采集10张原始图像，然后通过OpenMV工具软件数据增强以后得到170张，基于OpenMV完成数据标注 其中150张作为训练集，20张作为验证集，完成数据集制作以后，图像数据如下： 模型训练 安装YOLOv8与YOLO11框架 pip install ultralytics YOLOv8n 训练命令行 yolo train data=nut_dataset.yaml model=yolov8n.pt epochs= 25 batch= 4 YOLO11n 训练命令行 yolo train data=nut_dataset.yaml model=yolo11n.pt epochs= 25 batch= 4 结果对比 针对我当前这种需求，保持数据集，参数完全一致的情况下，对比如下： YOLOv8训练结果截图如下 YOLO11训练结果截图如下 可以看出mAP(0.5)的结果都是0.995，但是在mAP(0.5~0.95)这个区间YOLOv8迁移学习效果居然比YOLO11迁移学习效果好那么一点点。 可能我的比较不够 ………………………………